Bibliothèque de données NumPy
NumPy — une bibliothèque open source pour le langage de programmation Python, qui implémente un grand nombre d'opérations pour travailler avec des vecteurs, des matrices et des tableaux.
Les algorithmes mathématiques implémentés dans des langages interprétés (par exemple Python) sont souvent beaucoup plus lents que ceux implémentés dans des langages compilés (par exemple Fortran, C, Java). La bibliothèque
NumPy fournit des implémentations d'algorithmes de calcul (sous la forme de fonctions et d'opérateurs) optimisés pour travailler avec des tableaux multidimensionnels.
Par conséquent, tout algorithme pouvant être exprimé sous la forme d'une séquence d'opérations sur des tableaux (matrices) et implémenté à l'aide de
NumPy est suffisamment rapide.
NumPy (Numeric Python) est une bibliothèque mathématique de base pour travailler avec des données. Cette bibliothèque sous-tend d'autres bibliothèques pour travailler avec des tâches d'apprentissage automatique ou d'analyse de données (par exemple,
Pandas (travail avec des données tabulaires),
SciPy (méthodes d'optimisation et calculs scientifiques), < tt>Matplotlib (traçage)).
Travailler avec NumPy
Pour commencer à travailler avec la bibliothèque numpy, vous devez l'importer au début du programme comme toute autre bibliothèque,
importer numpy
ou alors (ce qui est utilisé plus souvent)
importer numpy en tant que np
Vecteurs NumPy
Un vecteur (ou tableau) dans NumPy est un ensemble ordonné de données homogènes.
Un élément d'un vecteur est accessible par son index, comme cela se fait dans les listes. Chaque élément du vecteur a sa propre place spécifique, qui est définie lors de la création.
Tous les éléments vectoriels ont le même type de données (int, str, bool, etc.).
Création d'un vecteur
Pour créer un vecteur, vous devez utiliser le constructeur numpy.array (un objet itérable).
Les parenthèses indiquent tout objet itérable : tuple, list, range(), etc.
Exemple
importer numpy en tant que np
importer numpy en tant que np
print(np.array((1,2,3,4,5))) # vecteur de tuple
print(np.array([1,2,3,4,5])) # vecteur de la liste
print(np.array(range(5))) # vecteur du générateur